基于增量信息的地表覆盖数据更新方法研究

摘要

随着全球环境变化的加剧，地表覆盖变化日益成为全球变化研究领域的热点问题。获取地表覆盖的变化信息，对于探讨变化的驱动因子，解释地表空间的变化规律以及分析评价区域生态环境具有重要的现实意义，同时也为数据库更新、资源环境、自然灾害等重大工程监理提供变化数据和参考价值。遥感技术的发展使得人们能在较短的时间内获得地表监测数据，为地表覆盖数据的更新问题提供海量的数据源，鉴于此，本文就基于遥感影像的更新方式做了探讨。
　　 本文的研究区位于陕西省陕北高原，以该区域2000年和2009年两期遥感影像为基础数据，结合部分分类样本，基于增量（变化）信息对专题图进行了更新。主要研究工作如下：
　　 1)对两期影像进行预处理，综合比较了增量信息的提取方式，并对几种方法进行了组合，获得变化信息，采用了一定的方法去除部分伪变化信息，提高了增量信息的精度。
　　 2)结合已有的数据资料和辅助手段，针对增量信息提取了分类样本和检验样本；对比不同的分类方法并选用适合实际条件的监督分类最大似然法对增量信息进行了分类。
　　 3)针对2009年的分类图，提取出未发生变化的部分，用增量信息的分类结果替换变化的部分，从而实现2000年专题地图的更新，更新以后地图以灰度形式显示，不够直观，更改其头文件格式，转变为彩色的专题地图，从而完成整个更新过程。实验证明该方案能减少劳动量，提高工作效率，是可行的。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 地表覆盖数据更新的意义

1.2 地表覆盖数据更新的研究现状

1.3 基于增量信息的地表覆盖数据更新思路

1.4 实验数据介绍

1.5 论文章节安排

第二章 遥感影像增量信息的获取方式

2.1 实验数据预处理

2.2 增量信息的获取方式

2.2.1 差值法

2.2.2 比值法

2.2.3 变化向量法

2.2.4 分类后比较法

2.2.5 本文所采用的方法

2.3 阈值的选择

2.4 伪变化信息剔除

2.5 小结

第三章 增量信息分类

3.1 分类方法介绍

3.1.1 非监督分类方法

3.1.2 监督分类方法

3.1.3 神经网络法

3.1.4 支持向量机分类方法

3.1.5 决策树分类方法

3.1.6 面向对象分类方法

3.2 对增量信息进行分类

3.2.1 训练样本的选取

3.2.2 基于ENVI平台的增量信息分类

3.3 小结

第四章 基于增量信息的地表覆盖数据更新

4.1 未变化区域提取

4.2 地图更新

4.3 更新结果的可视化

4.4 精度评价方法

4.5 小结

第五章 结论与展望

参考文献

致谢

攻读学位期间主要的研究成果